Práctica para el exámen | Microsoft Azure AI-900

¡Excelente! Parece que estás listo para enfocarte en las áreas específicas que deberás cubrir para el examen de Azure AI Engineer Associate. Aquí te ofrezco una descripción detallada de los temas y subtemas que mencionaste:

1. Anomalías en visión por computadora:

   • Identificar tipos de cargas de trabajo que involucran vision por computadora, como la detección de anomalías en imágenes (por ejemplo, reparación de infraestructura utilizando imágenes de satélite).

2. Procesamiento del lenguaje natural (NLP):

   • Identificar tipos de cargas de trabajo que involucran NLP, como el análisis de sentimientos en reseñas de clientes o la extracción de información clave.

3. Minería de conocimientos:

   • Identificar tipos de cargas de trabajo que involucran la minería de conocimientos, como analizar grandes volúmenes de texto o datos de Internet para extraer patrones o tendencias.

4. Principios rectores para una IA responsable:

   • Describir consideraciones éticas y legales en el desarrollo y uso de la IA.
   • Incluye aspectos como equidad, confiabilidad y seguridad, privacidad y seguridad, inclusión, transparencia y responsabilidad.

5. Aprendizaje automático en Azure:

   • Describir los principios fundamentales del aprendizaje automático y cómo Azure facilita su implementación.
   • Incluye entender las diferencias entre regresión, clasificación y clustering.

6. Conjuntos de datos para el aprendizaje automático:

   • Identificar características en un conjunto de datos y cómo se preparaman los datos para entrenamiento e implementación de modelos.
   • Explica la importancia de los conjuntos de datos de capacitación y validación.

7. Herramientas visuales en Azure Machine Learning Studio:

   • Describir las capacidades del Diseñador de aprendizaje automático de Azure y otras herramientas visuales para facilitar el desarrollo de modelos de IA.

8. Visión por computadora en Azure:

   • Identificar las características y tipos comunes de soluciones de visión por computadora, como la clasificación de imágenes, detección de objetos, reconocimiento óptico de caracteres y análisis facial.
   • Explica cómo se pueden utilizar servicios de Azure como Visión por Computador, Custom Vision, Face y Form Recognizer para estas tareas.

9. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) en Azure:

   • Identificar las características y tipos comunes de soluciones de NLP, como el modelado del lenguaje, traducción, reconocimiento y síntesis de voz, chatbots.
   • Explica cómo se pueden utilizar herramientas y servicios de Azure como los servicios de idiomas, voz e Traductor para estas soluciones.

10. Soluciones de IA conversacional en Azure:

    • Identificar las características y usos de los bots conversacionales, incluyendo Power Virtual Agents y el servicio Azure Bot.

Recuerda que para este examen, además de tener un conocimiento teórico sólido, es crucial tener experiencia práctica con los servicios y herramientas de Azure relacionados con estos temas. Asegúrate de trabajar con ejemplos reales y aplicaciones para consolidar tu comprensión y prepararte mejor para el examen.

Y claro, el examen está disponible en varios idiomas, lo que puede ser una gran ventaja si prefieres estudiar o entender los conceptos en un idioma diferente al inglés.